一、三废污染与人体健康（论文文献综述）
方锦波[1]（2021）在《兰州三线企业的环境问题与治理研究（1964-1990）》文中进行了进一步梳理
李佳颖[2]（2021）在《三线建设时期陕西的工业污染及其治理（1970-1985）》文中进行了进一步梳理
金大陆[3]（2020）在《20世纪六七十年代上海城市大气污染问题研究》文中研究指明20世纪六七十年代,上海城市因工业毒害气体外逸和烟尘飘浮降落,己遭受较严重的大气污染。主管和职能部门并未置之不理,大致有代表"国家管理’在位’"的政治"响应型"和自下而上的现场"倒逼型"两种类型和动力。1972年中国代表团出席联合国首次人类环境会议,1973年便召开全国环境保护会议,上海方面搞普查,抓落实,努力推进治理工作。但工矿企业强调"三废"难治、难免,甚至敷衍搪塞,加上市区工厂将毒害产品移向郊区的社队企业,造成泛滥性的污染,上海城市的大气污染始终严重超标。起根发由,此十年,上海的工业生产伴随着能源耗费成增长态势,强势的工业排放呑噬了弱势的治理;由产权界定的单位所有制,决定了工矿企业以"营利为目的"的指向,"单位为重"的管理"重生产-轻治理"成为痼疾;土法上马的"作坊式"治理违逆了现代环境治理的科学技术和规律。正是这三重因素的叠加,最终造成"有治理,难作为"的局面。
傅强生[4]（2020）在《广西高污染产业环境负外部性及其影响因素研究》文中指出经济发展与环境保护,二者是辨证统一的关系,也是当今人类社会的重要研究课题。高污染产业促进了社会经济的发展,也带来环境的污染。环境污染是环境负外部性的重要例子,环境污染的负外部性,不仅增加了政府环境治理直接成本,也给人民带来许多健康损害成本。文章以广西壮族自治区为研究区域,以1988年-2017年为研究时间段,以规模以上七类典型高污染产业为对象,对环境负外部性及其影响因素进行研究。文章以产业结构优化理论、绿色GDP理论、可持续发展理论和负外部性相关理论为基础,首先运用数理统计的方法对广西高污染产业废水、废气和固体废弃物的排放情况进行描述统计,并运用Arc GIS软件,对广西五大经济区域的环境污染排放强度进行可视化分析,同时对14个地级市的环境污染物排放强度进行统计评价;其次,运用SPSS软件,对广西21个高污染产业进行聚类分析,把高污染产业的污染强度分为高、中、低三类;第三,运用信息理论中的熵值法计算环境污染指数,对1988年-2017年广西高污染产业的环境污染进行综合计量与评价;第四,对环境污染负外部性的货币化体现进行探讨,同时借鉴前人的思路,以政府环境治理直接成本为显性负外部性,以环境污染造成的居民健康损害成本为隐性负外部性;第五,运用计量经济学方法,利用Eviews9.0软件,从显性和隐性两个方面对环境负外部性的影响因素进行实证分析,并对单位环境污染指数引起的环境负外部性进行计量;最后,结合描述统计、相关评价和实证分析的研究结果,对降低广西环境负外部性提出相应的政策建议。研究得出的主要结论如下:（1）从区域视角分析,广西五大经济区域“三废”污染物排放强度差异明显。长期以来,与其他四个经济区域相比,桂中地区“三废”排放强度最高,带来的环境污染负外部性最大,而桂北的环境污染强度最低,污染负外部性最小;（2）从产业视角分析,21个高污染产业中,造纸及纸制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业的污染类别较高,均属于中、高类别,污染强度较大,带来相对较高的环境污染负外部性;（3）从时间视角分析,通过熵值法,对近30年高污染产业环境污染进行综合评价,发现广西高污染产业环境污染指数有下降趋势,高污染产业引起的环境污染有所改善,但是环境污染负外部性的绝对量仍然处于高水平;（4）通过对环境污染负外部性货币化体现的探讨,发现广西各年居民健康损害成本的货币量大于政府环境治理直接成本的货币量。就考察年份的总量来说,1988年-2017年广西政府环境治理直接成本总量约为77.24亿元,而居民健康损害成本总量约为340.50亿元。由此可见,环境隐性负外部性约是环境显性负外部性的4.41倍,环境隐性负外部性应引起高度重视;（5）通过实证分析,广西高污染产业环境污染指数每增加一个单位,带来的环境显性负外部性的货币量为66.94378亿元,同时会带来59.56028亿元的环境隐性负外部性。通过数学分析的方法,对广西环境负外部性进一步计量,环境污染指数每提高一个单位,将带来总的环境负外部性为126.50406亿元人民币;（6）通过实证分析发现,不仅环境污染会造成环境负外部性的货币损失,与环境负外部性相关的主要影响因素还有产业结构、对外贸易水平、环境管制强度、能源消费强度。不同的因素对环境负外部性的影响有所差异。其中,产业结构与环境显性负外部性在1%水平下显着正相关;对外贸易水平与环境显性负外部性在10%水平下显着正相关,说明广西外商直接投资引起了环境的负外部性,支持了污染天堂假说;而环境管制强度与环境显性负外部性和环境隐性负外部性都在5%水平下显着负相关,说明环境管理制度能在一定程度上抑制环境负外部性的增加。能源消费强度与环境隐性负外部性在1%水平下显着正相关,说明广西能源消费带来了一定的环境负外部性,能源消费结构有待优化。环境负外部性问题不能从根本上消除,但可以使其最小化和内部化。最后,基于对广西高污染产业环境污染负外部性的相关评价与实证研究,并结合环境负外部性的一般性理论,文章从区域差异化管理、制定产业差异化的环境制度、优化产业结构、积极引进高质量FDI、优化能源消费结构、促进生产技术改造、建立民间监督机构共七个方面提出降低环境负外部性的政策建议。
王鑫[5]（2020）在《海沟河小流域耕地土壤重金属污染特征及健康风险评价》文中进行了进一步梳理土壤资源是人类生产生活中最为重要的资源之一。随着社会经济的高速发展,城镇化和工业化速度逐渐加快,人类向周围环境排放大量有毒有害物质,远超出环境容量,生态环境遭到严重破坏。重金属污染物具有难降解,易积累等特点,容易汇集在土壤中,从而导致耕地土壤质量下降,耕地永续利用受到威胁。此外,土壤中重金属元素会通过植物根系进入植物中,导致植株病变,产量下降,甚至通过食物链进入人体,严重危害人体健康。据《全国土壤污染状况调查公报》显示,我国土壤环境尤其是耕地和工矿业废弃用地重金属污染严重,其中耕地重金属超标样点占耕地总样点数80%以上,耕地土壤重金属污染问题受到社会各界高度关注。海沟河小流域位于松嫩平原南端黑土带边缘,距离省会哈尔滨16 km,优良的土壤地势和区位条件,使得小流域内农业开发和城乡建设活动剧烈,完整的流域边界使得其耕地土壤重金属研究具有代表性和典型性。在流域内采集136个表层土壤样品,测定土样中Cu、Pb、Zn、Hg、As、Cd、Ni、Cr 8种重金属含量,以此为基础,采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数、地积累指数、Hankson潜在生态风险模型、US＿EPA框架下人体健康风险评价模型及GIS空间分析等模型方法,剖析小流域内土壤重金属累积特征、污染风险与空间分布,以期为后续耕地产能提升、农业生产和耕地可持续利用决策等提供科学依据。研究的主要结论如下:（1）以黑龙江省土壤中各元素的背景值为参照对象,对流域耕地土壤的重金属污染和积累特征进行分析。结果表明:流域土壤中8种重金属Zn、Ni、Hg、Pb和Cd都超过了黑龙江省土壤背景值;8种重金属均属于中等程度变异;普通克里金插值结果表明,重金属含量高的样点多集中在研究区的西北部地势低洼的流域出口处、公路两旁和建制镇周围,表明小流域水文地质条件及人类活动极大影响重金属在土壤中积累。（2）单因子污染指数表明,8种重金属的污染程度从大到小的顺序为Cu-0.829、Zn-1.033、Hg-1.923、As-0.009、Pb-1.016、Cd-2.628、Ni-1.008、Cr-0.849;内梅罗综合污染指数揭示研究区处于轻度污染-中度污染水平;地积累指数表明8种重金属元素污染程度由高到低的顺序为Cd（0.748）>Hg（0.244）>Pb（-0.572）>Ni（-0.621）>Cr（-0.857）>Zn（-0.894）>Cu（-0.926）>As（-7.620）;可见研究区已出现轻度-中度重金属污染,其中Cd和Hg污染程度较重。（3）潜在生态风险评价结果表明:流域土壤中重金属对生态环境的综合风险指数RI为172.829,对环境存在中等程度的生态威胁,其中Hg和Cd对环境的威胁最大,处于较强级别的样点数占比分别为47.06%和39.71%;综合生态风险指数的插值结果表明,流域的西北角对周边的生态环境威胁较大,这与研究区西北区域的地势关系密切,林地周边土壤中重金属对生态环境的威胁相对较小。（4）健康风险评估结果表明:经口摄入土壤的暴露途径对人体健康危害最大;流域土壤中重金属对周边人群不存在非致癌风险;所评价重金属中仅有As、Cr,Cd及Ni具有致癌斜率,对人体具有致癌效应,其对成人和儿童的致癌风险由高到低均为Cr>Ni>Cd>As,其中Cr与Ni均超出人体所能接受的最大范围,对人体健康造成严重威胁,且儿童对于重金属的敏感程度更高,风险值高于成人。
李泓仪[6]（2020）在《H环保科技股份有限公司环境成本核算研究》文中研究表明随着环境污染问题日益严峻,企业的环保责任也在不断强化。为了追求经济效益与社会责任协同并进,企业必须对生产经营过程中所产生的环境问题进行全面核算,并出示独立的环境成本报告,从而提升环境成本信息披露质量,接受社会监督,提高市场竞争优势。H环保科技股份有限公司是一家废弃资源综合利用企业,在对石油冶炼过程中产生的废催化剂进行资源化处理的同时也在对环境造成损害,因此环境成本核算与信息披露势在必行。H公司在日常生产经营过程存在一系列环境支出,但由于目前我国并没有一套系统的,具有普适性的会计体系与核算标准对企业环境成本进行核算,因此仍然存在环境成本要素确认不全面、计量方法单一、现有会计科目无法独立反映环境成本、环境成本信息未单独披露的问题。为解决H公司环境成本核算与信息披露中存在的问题,本文依据环境成本核算相关理论,运用文献分析法、调查研究法、案例分析法等方法,结合H环保科技股份有限公司生产流程及产品特点,对生产经营活动中的环境成本事项进行重分类,将环境成本支出以环境预防成本、环境维护成本、环境补偿成本体现。通过历史成本法与全额计量、差额计量、按比例分类计量等多种计量方法的结合,全面准确核算出企业2018年度环境成本,并且以二级科目形式融入现有会计体系当中。最终以可持续发展报告的形式将企业环境成本信息单独披露。以此方式期望帮助H公司完善环境成本核算体系,统筹经济效益与社会责任,提高行业内竞争力。
檀华兵[7]（2019）在《环境监测实验室“三废”污染及处理方式探讨》文中研究表明环境监测实验室不可避免的会在实验时产生废液、废气以及固体废弃物,如若不经处理直接排放,将会对周围环境、土壤以及水源造成严重污染,甚至危及人们的健康。基于此,本文围绕环境监测实验室常见的"三废"污染及其处理方式进行了探讨,以供参考。
陈素娟,陶彬彬,李家琪,顾伟娣[8]（2019）在《化工三废处理及化工绿色环保发展方向探析》文中研究指明阐述了化工企业的"三废"污染问题,提出了减少化工企业污染,促进化工产业健康发展,加强环境保护的解决方案。
陈藜藜[9]（2018）在《黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究》文中研究表明耕地系统安全预警是科学把握区域耕地安全状态的有效途径,既可掌握耕地系统安全运行存在的优势条件,为保障耕地系统安全可持续提供支撑,又可以预先发现耕地系统未来运行可能出现的问题及成因,为提前实施预防耕地系统安全风险和化解警情的措施提供依据,是保障粮食安全、促进社会经济发展和生态保护的重要基础。黑龙江省耕地面积丰富,约占全国耕地面积的11.7%,是国家重要的粮食主产区和商品粮基地,对保障国家粮食安全起着举足轻重的作用。尽管黑龙江省耕地资源和粮食总量丰富,但部分地区耕地土壤污染、耕地生态环境破坏、水土流失以及农药和化肥施用过量等问题凸显,且2015年黑龙江省中、低等产田面积高达1580.49万hm2,占全省耕地总面积的99.69%,耕地质量令人堪忧。因此,准确识别黑龙江省耕地系统安全状况并及时地做出科学预警,既保持区域的优势条件,保障耕地系统安全区域的可持续发展,又准确识别出耕地系统安全问题区域可能存在的风险,并有针对性地提出耕地系统安全调控途径和措施,对于保障全省耕地系统安全运行,实现粮食安全、经济发展和生态保护的共同可持续至关重要。已有耕地系统安全预警及调控方面的相关研究,多从单一空间尺度,针对耕地资源数量、质量和生态的某一方面,或几方面简单组合进行预警研究,缺乏系统性的多尺度预警研究;对于预警现状评定和预警预测结果精度都较低,无法准确把握区域耕地系统安全警情状况,更缺少对耕地系统安全预警机理的探究,且耕地系统安全调控多为宏观对策建议,缺乏定量的、有针对性的、系统性的调控方案。本文以黑龙江省为研究区,基于其自然生态、社会经济以及耕地利用相关数据,引入生物免疫机理,从系统角度构建省、市和县域不同尺度下耕地系统安全预警体系,并运用主客观赋权法和数值转化方法构建基于改进突变级数的耕地系统安全预警评定模型,同时引入Elman神经网络模型,科学识别研究区不同尺度下耕地系统安全预警现状和未来发展趋势,系统性把握耕地系统安全预警状态;分析不同尺度下耕地系统安全预警时空变化特征,并通过分析权重大小,构建面板数据模型和地理加权回归模型,确定不同尺度下耕地系统安全预警变化的关键性驱动因素,阐明耕地系统安全预警变化的作用机理;分别通过调控预警直接影响因素和预警根本驱动因素,以定量的分区情景模拟和耕地格局优化的方式分别对市和县域（与斑块相结合）尺度下耕地系统安全进行调控,并结合省级尺度下耕地系统安全预警定性的宏观调控对策,构成研究区不同尺度的耕地系统安全调控方案。研究结果对保障国家粮食安全,实现黑龙江省经济发展和生态保护的协调发展提供参考和借鉴。研究结果表明:（1）从系统的角度尝试性地提出了耕地系统和耕地系统安全的概念,构建了基于生物免疫机理的耕地系统安全预警理论分析框架,并分别从政策推动调控、分区情景模拟调控以及耕地格局优化调控方式构建了省域、市域和县域不同尺度下黑龙江省耕地系统安全调控理论分析框架。（2）改进突变级数模型和Elman神经网络模型可为耕地系统安全预警现状评定和预警预测研究提供新的方法。改进突变级数模型揭示了不同尺度下近20年黑龙江省耕地系统安全预警现状结果,更能凸显评价对象之“优、劣”特征,更符合客观实际,且该方法是针对传统突变级数模型本身存在的缺陷而提出的,具有普适性;Elman神经网络模型揭示了未来20年耕地系统安全预警结果,测试拟合精度高,误差小,预测结果可靠。（3）不同尺度下黑龙江省整体耕地系统安全警情较高,耕地系统安全状况不容乐观,亟待合理有效调控。①省域尺度下1995～2014年黑龙江省耕地系统安全预警警度由“无警（安全或较安全状态）”上升至“轻警”,再至“中警”,且在当前警情发展态势下,2015～2034年预警警度处于“轻警”与“中警”之间;②市域尺度下1995～2014仅有2个市域处于较安全状态,3个处于重警状态,其他7个处于轻警和中警状态;且在当前警情发展态势下,2015～2034年12个地市中都有出现预警值降低的阶段,但整体上最终都呈现预警值升高的趋势,即各地市耕地系统安全警情还将有所增加;③县域尺度下2014年全省72个县域中,有69个县域处于预警状态,约为县域总数94%,处于轻警、中警和重警状态的县域分别为28、32和9个,仅有3个县域处于较安全状态。（4）不同尺度下黑龙江省耕地系统安全预警时空分异特征显着。①省域尺度下 1995～2014年耕地系统安全预警历史变化呈现较剧烈的波动特征,且在当前发展趋势下,2015～2034年将呈现与历史研究时段相一致的变化特征;②市域尺度下1995～2014年耕地系统安全预警值呈现一定的波动特征,且在当前发展趋势下,12个地级市中,除伊春市和绥化市外,其他10个地级市耕地系统安全预警变化都具有时间序列上的持续性,在未来将主要延续各自在近20年内的历史变化,大体上呈现先升高后降低,最终略有升高的趋势;重警区主要分布在黑龙江省东南部的鸡西市和双鸭山市,以及西部的齐齐哈尔市和大庆市,轻警区（安全和较安全的区域）主要集中在黑河市、伊春市和牡丹江市等中北部和南部地区;③县域尺度下2014年西部县域预警水平最高,东部次之,南北轴带地区（包括中部）最低。预警值高-高型和低-低型以“组团”形式凸显,聚集性较强;预警值低-高型和高-低型县域较少,且零星分散。（5）构建面板数据模型科学有效实现了市域尺度下耕地系统安全预警时空变化的关键性驱动因素的识别。①人口自然增长率、自然灾害指数、单位耕地面积农业三废指数、单位耕地面积废水负荷量和森林覆盖率是1995～2014年市域尺度下耕地系统安全预警时空变化的关键性驱动因素,除森林覆盖率与预警值呈显着负相关外,其他4个驱动因素呈显着正相关;②科学有效的面板数据模型的构建应逐步通过单位根检验、协整检验、模型选择、工具变量检验和内生性检验,否则将可能产生伪回归现象。（6）构建地理加权回归模型实现了县域尺度下耕地系统安全预警空间分异的关键性驱动因素作用大小的空间化。①高程、坡度和年均气温3个自然因素和人均GDP、城镇化水平、地均农业固定资产投资、水土协调度、单位耕地面积农业三废指数和路网密度6个社会经济因素对耕地系统安全预警有着显着的影响,且影响的空间差异较为显着:高程和坡度对预警的作用呈现西北向东南递减规律;年均气温则是对西部和南部作用高,东部和北部作用低;水土协调度对预警作用呈现由东部向西部逐渐递减;人均GDP、城镇化水平、农业固定资产投资、单位耕地面积农业三废指和路网密度对预警作用由西北向东南逐渐降低;②基于地理加权回归模型的耕地系统安全预警驱动因素空间可视化,回归系数随空间位置发生变化,充分考虑了各县域空间异质特征,能够精准地刻画各因素的空间变化特征,可为研究区耕地系统保护提供新的思路和视角。（7）单位耕地面积农业三废指数是省域、市域和县域尺度下耕地系统安全预警空间分异的共同关键驱动因素,亟待改变以增加农业三废的施用量提高粮食产量的恶性增长方式;在自然变化、区域人类社会经济发展和耕地效益相互作用下产生的“自然条件和人类经济发展—耕地经营方式—耕地效益—耕地系统安全”循环互动过程,是耕地系统安全预警时空动态变化的内在驱动机理,为耕地系统安全调控及土地利用的科学规划提供了更丰富的有效信息。（8）在省域尺度,从减少耕地系统“隐患”、增强耕地系统“免疫”、缓解耕地系统“压力”和提高耕地系统“响应”四个方面提出了整体性、宏观政策性的耕地系统安全调控措施;在市域尺度,分别设定3区（松嫩平原经济发展区、三江平原综合发展区和山地丘陵生态功能区）最优分析情景,通过调控耕地系统安全预警直接影响因素,未来20年（2015～2035年）市域耕地系统安全状态将呈现明显上升趋势;县域（与斑块相结合）尺度,通过调控耕地系统安全预警根本驱动因素,从优化耕地格局的角度,引入FLUS模型,设定不同模拟情景,确定了粮食安全、生态保护与经济发展综合调控情景下耕地格局最利于缓解耕地系统安全警情。
张凯[10]（2018）在《典型煤化工厂区土壤中重金属污染时空分布及其风险评价》文中研究说明近年来,我国现代煤化工产业规模迅速增长,随之而来环境污染已经成为制约现代煤化工行业发展的主要瓶颈,而土壤重金属污染对生态环境和人体健康危害严重,是现代煤化工亟待解决的环境污染问题之一。因此,探索土壤重金属危害的防治和防护措施,对我国现代煤化工行业、经济发展和国家能源战略规划有着重要的意义。基于现代煤化工厂区土壤重金属的积累特征、空间分布特征,明晰各重金属污染物的来源,并对其人体健康风险进行评价和预警,成为重金属危害防治和防护的必须途径。本文以我国西北某煤化工厂区土壤中重金属为研究对象,系统地研究了厂区土壤中Pb、Cd、Cr、Hg和As含量的累积特征和空间分布特征,并在淋滤实验基础上,结合预测模型预测了厂区运行10年、15年、20年后土壤中Pb、Cd、Cr、Hg和As含量的积累特征和空间分布特征的变化情况;结合厂区土壤中Pb、Cd、Cr、Hg和As的分布特征和厂区生产单元的分布,对各重金属污染物进行源解析;基于积累和分布特征对厂区土壤中Pb、Cd、Cr、Hg和As进行了人体健康风险评价,并利用地理信息系统和地统计学方法获得了不同重金属污染物人体健康危害的空间分布图;在重金属污染物含量预测的基础上进行了人体健康风险预警。主要结论如下:1.煤化工厂区土壤重金属积累及空间分布特征（1）煤化工厂区土壤重金属积累特征研究表明:Pb平均含量为17.087 mg·kg-1,Cd平均含量为0.553 mg·kg-1,Cr平均含量为93.432 mg·kg-1,Hg平均含量为0.092 mg·kg-1,As平均含量为12.840 mg·kg-1,5种重金属均符合工业用地无机污染物环境质量土壤二级标准,其中Cd、Cr和As平均含量达到宁夏当地背景值的4.94倍、1.56倍和1.08倍,说明煤化工生产过程对As、Cd和Cr在土壤中的富集影响显着;（2）煤化工厂区土壤中重金属含量空间分布图表明:厂区土壤中Pb含量最高区域位于进煤廊道附近,并以此区域沿着场内交通方向发展;Hg含量最高区域位于动力单元及其南部区域,以此为中心向四周逐渐减少;Cd含量最高的区域位于进煤廊道和人流出入口附近,并沿场内交通向场内发展;Cr含量最高区域位于气化单元和动力单元的东北部,并以此为中心向四周逐渐减少;As含量最高区域位于动力单元右侧至进煤廊道之间,并以此为中心向四周逐渐减少。2.未来煤化工厂区土壤重金属积累特征及空间分布预测（1）煤化工厂区土壤重金属含量随时间关系表明:2021年、2026年和2031年,厂区土壤中各重金属达到2011年土壤水平的倍数,Pb分别为1.75倍、2.01倍和2.22倍;Cd分别为10.85倍、13.40倍和15.08倍;Cr（Ⅵ）分别为2.20倍、2.20倍和2.20倍;Hg分别为29.71倍、35.57倍和45.00倍;As分别为2.69倍、3.26倍和3.70倍。（2）煤化工厂区土壤重金属含量空间分布随时间变化趋势表明:Pb富集的区域一直位于进煤廊道两侧,2026年以后,厂区主干公路两侧、动力单元烟囱周边以及人流出入口都出现了较高程度的Pb富集。Hg富集的区域位于动力单位及其南侧,随着时间推移,污染区域以此为中心不断向四周扩散;2021年后,核心区域的Hg每五年增长速度在0.050 mg·kg-1,周边区域的增长速度随着核心区域的距离增大而降低。Cd浓度的核心区域均位于厂区内主干道路、烟气排放口下风向,以及进煤廊道,并不断向两侧扩散。Cr（Ⅵ）厂区内土壤浓度最高区域位于气化单元及动力单元处,以这两个单元的堆渣场为核心呈阶梯状向四周递减,在2021全厂区范围内全部超标,且最大超标倍数达184.32%。2021年时土壤中As浓度较高区域位于动力单元烟气排放口周围;2026年烟气排放口周围及东南侧出现了水滴状污染区域,至2031年,水滴状高污染区域其他区域的浓度差进一步增大。3.煤化工厂区土壤重金属源解析（1）重金属在各采样点的富集程度表明:Se、Ag、Cd处于显着富集程度,Cr、As、U处于中度富集程度,Ni、Pb处于轻微富集程度,Hg处于无富集程度;Cr、Cd、Pb和Ni元素在各采样点具有相同的富集等级,As、Hg、Se、Ag和U元素在各采样点呈现两种不同的富集等级。（2）重金属相关性分析表明:Pb和Cd的相关性较大,相关系数达到0.624;Hg和As、Se的相关性较大,相关系数分别达到0.632和0.842,As和Se之间的相关系数达到0.689;Cr与Ni、Ag的相关性较大,相关系数分别达到0.881和0.761,Ag和Ni间的相关系数达到0.795。（3）重金属含量聚类分析表明:8种重金属元素可以形成三类,Cr、Ni和Ag互相之间相关性很强,归为一类;Se、Hg和As归为一类;Cd和Pb相关性较强,聚为一类。（4）主成分分析及因子得分空间分布表明:因子1为交通污染源,主要位于人流出入口、场内交通以及进煤廊道沿线附近,主要影响土壤中Pb和Cd元素的分布;因子2为渣场污染源,主要分布在气化单元、动力单元和甲醇合成单元,主要影响土壤中Cr、Ag、和Ni元素的分布;因子3为烟气污染源,主要分布在动力单元烟囱的下风向,主要影响土壤中Hg、As和Se元素的分布。4.煤化工厂区土壤重金属人体健康风险评价（1）Cd、As和Cr（Ⅵ）的致癌风险平均值分别为1.75E-06、1.05E-05和2.08E-05;Cd和As的致癌风险主要暴露途径为经口摄入,Cr（Ⅵ）的致癌风险主要暴露途径为呼吸吸入。（2）Cd、As、Cr（Ⅵ）、Pb和Hg的非致癌风险平均值分别为1.95E-02、0.54、8.38E-02、5.94E-04和5.91E-03,均低于非致癌风险安全阈值上限。Cd的非致癌风险主要暴露途径为呼吸吸入,As为经口摄入和呼吸吸入,Cr（Ⅵ）为皮肤接触,Pb和Hg均为经口摄入。（3）重金属风险分布图表明:Cd的风险最高区域分布在进煤廊道和人流出入口附近;As的风险分布在整个厂区污染严重超标,风险中心区域出现在动力单元东南侧,涵盖大部分动力单元、小部分气化单元;Cr（Ⅵ）的风险分布在整个厂区风险全部超标,污染中心区域为气化单元和动力单元;Pb的非致癌风险明显沿交通源分布;Hg的非致癌风险最高值分布在动力单元以及动力单元与进煤廊道之间。（4）重金属健康风险预警表明:未来As对人体危害的包括致癌非致癌风险,高危害区以烟囱下风向为中心,随时间推移向整厂区扩展;Cd和Cr（Ⅵ）对人体危害主要为致癌风险,Cd的高风险区域为人流出入口和进煤廊道附近,且随时间推移,高致癌风险区域沿交通线向全厂域发展;Cr（Ⅵ）高致癌区域位于动力单元和气化单元,随时间推移高致癌区域基本不变;Pb和Hg的非致癌风险危害程度均较低。
二、三废污染与人体健康（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、三废污染与人体健康（论文提纲范文）
（3）20世纪六七十年代上海城市大气污染问题研究（论文提纲范文）
| 一、20世纪60年代中期的报告 |
| 二、两种类型和动力 |
| 三、“国家管理”的三个重要会议 |
| 四、20世纪70年代的困境后续的数年已为“文革”后期。 |
| 五、三重叠加的难题 |
（4）广西高污染产业环境负外部性及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、引言 |
| (一) 选题背景 |
| (二) 选题意义 |
| 1.理论意义 |
| 2.现实意义 |
| (三) 研究方法、内容及思路 |
| 1.研究内容 |
| 2.研究方法 |
| 3.技术路线 |
| (四) 研究重点和难点 |
| (五) 论文可能存在的创新点 |
| 二、文献综述及理论基础 |
| (一) 相关概念界定 |
| 1.高污染产业 |
| 2.环境负外部性 |
| (二) 相关理论 |
| 1.产业结构优化理论 |
| 2.负外部性和边际成本理论 |
| 3.可持续发展理论 |
| 4.绿色GDP理论 |
| (三) 国内外研究现状 |
| 1.国外研究现状 |
| 2.国内研究现状 |
| 3.文献评析 |
| 三、广西高污染产业环境污染负外部性描述与评价 |
| (一) 广西规模以上高污染产业状况 |
| 1.高污染产业数量状况 |
| 2.高污染产业产值状况 |
| (二) 高污染企业“三废”污染排放情况描述与统计 |
| 1.废水污染概况 |
| 2.废气污染概况 |
| 3.固体废物污染概况 |
| (三) 对高污染产业的聚类评价 |
| 1.K-Means聚类评价的原理 |
| 2.聚类结果评价 |
| (四) 对各年高污染产业环境污染的综合评价 |
| 1.指标的选取和数据来源 |
| 2.高污染产业环境污染综合评价 |
| 四、环境污染负外部性的货币化体现 |
| (一) 政府环境治理直接成本 |
| (二) 居民健康损害成本 |
| (三) 其他社会经济成本 |
| 五、高污染产业环境负外部性影响因素分析 |
| (一) 数据的来源说明及处理 |
| 1.数据来源说明 |
| 2.指标选取及解释 |
| 3.相关数据的处理 |
| (二) 环境负外部性影响因素的实证分析 |
| 1.描述性分析 |
| 2.相关检验以及修正 |
| 3.模型结果呈现 |
| 4.总的单位环境负外部性计算 |
| 六、研究结论及政策建议 |
| (一) 主要结论 |
| 1.环境污染负外部性存在区域差异性 |
| 2.环境污染负外部性存在产业差异性 |
| 3.环境污染负外部性存在下降趋势 |
| 4.环境污染负外部性造成大量经济福利流失 |
| 5.不同因素与环境负外部性的相关性有所差异 |
| (二) 政策建议 |
| 1.区域差异化管理 |
| 2.制定产业差异化的环境制度 |
| 3.优化产业结构 |
| 4.积极引进高质量FDI |
| 5.优化能源消费结构 |
| 6.促进生产技术改造 |
| 7.建立民间监督机构 |
| (三) 研究不足与展望 |
| 1.本文研究不足 |
| 2.本文研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| 致谢 |
（5）海沟河小流域耕地土壤重金属污染特征及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 土壤重金属污染评价 |
| 1.3.2 土壤重金属健康风险评估 |
| 1.4 研究内容及重点难点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究重点及难点 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 经典统计学 |
| 1.5.2 基于GIS空间插值 |
| 1.5.3 数学模型法 |
| 1.5.4 归纳对比法 |
| 1.6 研究的技术路线 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 土壤重金属污染 |
| 2.1.2 土壤背景值 |
| 2.1.3 健康风险评价 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 耕地保护理论 |
| 2.2.2 人地关系理论 |
| 2.2.3 土壤与人类之间的协同理论 |
| 2.2.4 可持续发展理论 |
| 3 研究区概况及样品的采样与分析 |
| 3.1 研究区域概况 |
| 3.1.1 地理位置概况 |
| 3.1.2 自然资源概况 |
| 3.1.3 社会经济概况 |
| 3.2 样品的采集与分析方法 |
| 3.2.1 样品的采集与处理 |
| 3.2.2 样品的测定 |
| 4 土壤重金属积累特征及生态风险评估 |
| 4.1 土壤重金属统计分析 |
| 4.1.1 研究区土壤重金属描述性统计分析 |
| 4.1.2 土壤重金属空间分布特征分析 |
| 4.2 土壤重金属污染特征分析 |
| 4.2.1 单因子污染指数分析 |
| 4.2.2 内梅罗综合污染指数分析 |
| 4.2.3 地累积指数分析 |
| 4.3 研究区潜在生态风险分析 |
| 4.3.1 潜在生态风险指数法 |
| 4.3.2 研究区潜在生态风险分析 |
| 4.3.3 潜在生态风险指数空间插值分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 研究区土壤重金属污染的健康风险评估 |
| 5.1 重金属对人体健康危害 |
| 5.1.1 重金属的物理性质 |
| 5.1.2 八种重金属的危害 |
| 5.2 基于US_EPA框架的健康风险评价模型 |
| 5.2.1 目标危险系数法 |
| 5.2.2 暴露评估模型 |
| 5.2.3 毒性评估 |
| 5.2.4 风险表征模型 |
| 5.3 健康风险评估分析 |
| 5.3.1 研究区的非致癌风险评价 |
| 5.3.2 研究区的致癌风险评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）H环保科技股份有限公司环境成本核算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 环境成本核算理论 |
| 2.1 环境成本内涵 |
| 2.1.1 环境成本定义 |
| 2.1.2 环境成本分类 |
| 2.2 环境成本核算理论基础 |
| 2.2.1 资源耗减理论 |
| 2.2.2 可持续发展理论 |
| 2.2.3 社会总成本理论 |
| 2.2.4 外部性理论 |
| 2.3 环境成本确认 |
| 2.4 环境成本计量 |
| 2.4.1 计量单位 |
| 2.4.2 计量属性 |
| 2.4.3 计量方法 |
| 2.5 环境成本信息披露 |
| 2.5.1 环境成本信息披露形式 |
| 2.5.2 环境成本信息披露内容 |
| 第三章 H环保科技公司环境成本核算现状及问题 |
| 3.1 H环保科技公司基本概况 |
| 3.1.1 H环保科技公司背景介绍 |
| 3.1.2 H环保科技公司生产情况 |
| 3.1.3 H环保科技公司产品特点 |
| 3.1.4 H环保科技公司主要环境问题及管理现状 |
| 3.2 影响H环保科技公司环境成本核算相关政策 |
| 3.3 H环保科技公司环境成本核算与信息披露现状 |
| 3.3.1 环境成本确认 |
| 3.3.2 环境成本账务处理 |
| 3.3.3 环境成本信息披露 |
| 3.4 H环保科技公司环境成本核算问题剖析 |
| 3.4.1 环境成本要素确认不全面 |
| 3.4.2 环境成本计量方法单一 |
| 3.4.3 现有会计科目无法独立反应环境成本情况 |
| 3.4.4 未编制独立的环境成本报告 |
| 第四章 H环保科技公司环境成本核算改进 |
| 4.1 H环保公司环境成本核算改进目标 |
| 4.2 H环保公司环境成本核算改进原则 |
| 4.3 H环保科技公司环境成本核算改进思路 |
| 4.4 环境成本确认改进 |
| 4.4.1 环境成本确认标准 |
| 4.4.2 环境成本划分依据 |
| 4.5 环境成本计量改进 |
| 4.5.1 环境成本计量方法 |
| 4.5.2 环境成本计量改进方案 |
| 4.6 环境成本会计处理改进 |
| 4.6.1 H公司环境成本科目设置 |
| 4.6.2 H公司环境成本账务处理 |
| 4.7 环境成本信息披露改进 |
| 第五章 H环保科技公司环境成本核算应用 |
| 5.1 H环保科技公司环境成本确认与计量 |
| 5.1.1 环境预防成本 |
| 5.1.2 环境维护成本 |
| 5.1.3 环境补偿成本 |
| 5.2 H环保科技公司环境成本账务处理 |
| 5.3 H环保科技公司环境成本信息披露 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所发表的论文 |
（7）环境监测实验室“三废”污染及处理方式探讨（论文提纲范文）
| 1 环境监测实验室常见的“三废”污染 |
| 1.1 废液污染 |
| 1.2 废气污染 |
| 1.3 固体废弃物污染 |
| 2 环境监测实验室“三废”的处理方式 |
| 2.1 废液处理 |
| 2.1.1 酸碱废液处理 |
| 2.1.2 重金属废液处理 |
| 2.1.3 有机溶剂废液处理 |
| 2.1.4 含酚、氰废液处理 |
| 2.2 废气处理 |
| 2.3 固体废弃物处理 |
| 3 结语 |
（8）化工三废处理及化工绿色环保发展方向探析（论文提纲范文）
| 1 化工企业的污染 |
| 1.1 废水和液体废弃物 |
| 1.2 废气污染 |
| 1.3 废渣污染 |
| 2 化工企业处理和预防“三废”的措施 |
| 2.1 废水和废液的处理 |
| 2.2 废气处理 |
| 2.3 处理废物残留物 |
| 3 环境保护在化学工业生产中的重要性 |
| 3.1 化学污染 |
| 3.2 绿色化学的环境保护 |
| 3.3 我国的能源短缺 |
| 4 化学工业的环境保护措施 |
| 4.1 科学处理“三废” |
| 4.2 大力推广清洁能源 |
| 4.3 开发和回收可再生资源 |
| 5 化工企业绿色环保发展方向分析 |
| 5.1 基于生态环境和资源优势开发环保产品 |
| 5.2 根据环境与社会发展的需要, 走可持续发展之路 |
| 5.3 发挥辐射作用和促进绿色产业的发展 |
| 5.4 加快高级生物技术的发展 |
| 5.5 提高环境意识并达成共识 |
| 6 结语 |
（9）黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国内外研究动态 |
| 1.3.2 国内外研究动态评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 多学科相结合方法 |
| 1.5.2 典型调查法 |
| 1.5.3 数理统计分析方法 |
| 1.5.4 遥感技术与地理信息系统相结合的方法 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 1.7 创新点 |
| 1.7.1 构建了基于生物免疫机理的耕地系统安全预警识别体系 |
| 1.7.2 实现了耕地系统安全预警关键驱动因素的识别 |
| 1.7.3 构建了耕地系统安全预警驱动机理框架 |
| 1.7.4 探索了省-市-县多尺度的耕地系统安全调控方案 |
| 第2章 耕地系统安全预警及调控理论分析框架 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 耕地系统安全 |
| 2.1.2 耕地系统安全预警 |
| 2.1.3 耕地系统安全调控 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 系统论 |
| 2.2.2 控制论 |
| 2.2.3 地域分异理论 |
| 2.3 耕地系统安全预警理论分析框架 |
| 2.3.1 生物免疫机理应用于耕地系统安全预警的可行性分析 |
| 2.3.2 耕地系统安全预警内容 |
| 2.3.3 耕地系统安全预警目标 |
| 2.3.4 耕地系统安全预警结构流程 |
| 2.3.5 耕地系统安全预警功能模块 |
| 2.4 耕地系统安全调控理论分析框架 |
| 2.4.1 耕地系统安全调控思想 |
| 2.4.2 耕地系统安全调控主体 |
| 2.4.3 耕地系统安全调控原则 |
| 2.4.4 耕地系统安全调控目标 |
| 2.4.5 耕地系统安全调控内容框架 |
| 2.5 总体理论分析框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 研究区概况与数据来源及处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理条件 |
| 3.1.2 社会经济条件 |
| 3.1.3 耕地资源安全现状 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据处理 |
| 第4章 基于生物免疫机理的黑龙江省耕地系统安全预警 |
| 4.1 耕地系统安全预警指标体系构建 |
| 4.1.1 指标体系构建的原则 |
| 4.1.2 抗原(Ag) -抗体(Ab)框架模型 |
| 4.2 基于改进突变级数模型的耕地系统安全预警现状模型构建 |
| 4.2.1 改进的突变级数模型 |
| 4.2.2 现状评定模型的构建 |
| 4.2.3 预警评判标准 |
| 4.3 基于Elman模型的耕地系统安全预警预测模型构建 |
| 4.3.1 Elman神经网络原理及学习算法 |
| 4.3.2 预测模型的构建 |
| 4.4 省域尺度下研究区耕地系统安全预警 |
| 4.4.1 省域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.4.2 耕地系统安全预警现状结果及分析 |
| 4.4.3 耕地系统安全预警预测结果及分析 |
| 4.5 市域尺度下研究区耕地系统安全预警 |
| 4.5.1 市域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.5.2 耕地系统安全警情现状结果及分析 |
| 4.5.3 耕地系统安全预警预测结果及分析 |
| 4.6 县域尺度下耕地系统安全预警 |
| 4.6.1 县域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.6.2 耕地系统安全警情现状结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 黑龙江省耕地系统安全预警时空分异特征 |
| 5.1 省域尺度下耕地系统安全预警时间序列变化特征 |
| 5.1.1 耕地系统安全预警历史变化特征 |
| 5.1.2 耕地系统安全预警发展趋势特征 |
| 5.2 市域尺度下研究区耕地系统安全预警时空分异特征 |
| 5.2.1 耕地系统安全预警历史变化特征 |
| 5.2.2 耕地系统安全预警发展趋势特征 |
| 5.2.3 不同时段耕地系统安全预警空间格局特征 |
| 5.3 县域尺度下耕地系统安全预警空间分异特征 |
| 5.3.1 探索性空间数据分析方法及原理 |
| 5.3.2 县域耕地系统安全预警空间分异特征 |
| 5.3.3 县域耕地系统安全预警空间自相关分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 黑龙江省耕地系统安全预警驱动机理 |
| 6.1 耕地系统安全预警驱动因素分析模型构建 |
| 6.1.1 驱动因素的选取及分析 |
| 6.1.2 面板数据模型构建 |
| 6.1.3 最小二乘法和地理加权回归模型构建 |
| 6.2 省域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.2.1 耕地系统安全预警驱动因素作用大小 |
| 6.2.2 耕地系统安全预警驱动因素作用比较分析 |
| 6.3 市域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.3.1 单位根检验 |
| 6.3.2 协整检验 |
| 6.3.3 面板数据模型的选择 |
| 6.3.4 组间异方差、序列相关和横截面相关检验 |
| 6.3.5 内生性检验 |
| 6.3.6 不同面板数据模型回归结果比较及驱动因素作用分析 |
| 6.4 县域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.4.1 OLS模型估算结果 |
| 6.4.2 GWR模型估算结果 |
| 6.4.3 驱动因素的空间差异分析 |
| 6.5 耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.1 不同尺度下耕地系统安全预警关键性驱动因素比较 |
| 6.5.2 自然生态因素对耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.3 社会经济因素对耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.4 耕地系统安全预警驱动机理框架 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 黑龙江省耕地系统安全调控 |
| 7.1 省域尺度下基于政策推动的耕地系统安全总体调控 |
| 7.1.1 总体调控体系构建 |
| 7.1.2 基于政策推动的调控内容 |
| 7.2 市域尺度下基于情景分析的耕地系统安全分区调控 |
| 7.2.1 分区调控原则 |
| 7.2.2 分区指标体系构建 |
| 7.2.3 分区结果 |
| 7.2.4 分区调控情景设定 |
| 7.2.5 基于情景分析的各分区耕地系统安全预警变化趋势分析 |
| 7.3 县域尺度下基于耕地格局优化的耕地系统安全调控 |
| 7.3.1 耕地格局时空变化特征 |
| 7.3.2 基于耕地格局优化的耕地系统安全调控原理及模型 |
| 7.3.3 基于耕地格局优化的耕地系统安全调控技术框架 |
| 7.3.4 基于FLUS模型的耕地格局情景模拟 |
| 7.3.5 不同调控情景下耕地在不同地形上分布的耕地系统安全警情分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表论文及获奖情况 |
（10）典型煤化工厂区土壤中重金属污染时空分布及其风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤重金属污染的现状 |
| 1.2.2 土壤重金属的来源及源解析方法 |
| 1.2.3 土壤重金属污染及风险的评价 |
| 1.2.4 煤及煤加工利用过程对土壤重金属的影响 |
| 1.3 课题的提出、研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 课题的提出 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 研究区域概况及样品采集与分析 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 自然环境概况 |
| 2.1.2 社会环境概况 |
| 2.1.3 现代煤化工厂区概况 |
| 2.2 样品采集与分析 |
| 2.2.1 采样点的设置 |
| 2.2.2 样品的采集与预处理 |
| 2.2.3 主要的实验仪器、试剂及分析方法 |
| 2.3 数据处理与统计分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤化工厂区土壤重金属的积累特征和空间分布的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 实验材料 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 土壤中重金属含量的积累特征 |
| 3.3.2 土壤中重金属含量的空间分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 煤化工厂区土壤重金属时空模拟预测的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.2 淋滤实验及土壤残留率 |
| 4.2.3 土壤环境容量模型 |
| 4.2.4 地统计学和地理信息系统方法 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 研究区域土壤重金属纵向迁移特征 |
| 4.3.2 土壤重金属时间-浓度变化趋势 |
| 4.3.3 变化趋势空间模拟结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 煤化工厂区土壤重金属源解析的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 土壤重金属源解析方法 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 土壤重金属富集程度评价 |
| 5.3.2 土壤重金属相关性分析 |
| 5.3.3 聚类分析 |
| 5.3.4 主成分分析 |
| 5.3.5 主成分得分空间分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 煤化工厂区土壤中Cd、As和Cr（Ⅵ）人体健康风险评价 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 实验材料 |
| 6.2.2 人体健康风险评价方法 |
| 6.2.3 地统计学和地理信息系统方法 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 致癌风险 |
| 6.3.2 非致癌风险 |
| 6.3.3 重金属的安全阈值 |
| 6.3.4 风险预警 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 煤化工厂区土壤中Pb和Hg人体健康风险评价 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 材料与方法 |
| 7.2.1 实验材料 |
| 7.2.2 人体健康风险评价方法 |
| 7.2.3 地统计学和地理信息系统方法 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 非致癌风险 |
| 7.3.2 风险预警 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附录 |
四、三废污染与人体健康（论文参考文献）
- [1]兰州三线企业的环境问题与治理研究（1964-1990）[D]. 方锦波. 兰州大学, 2021
- [2]三线建设时期陕西的工业污染及其治理（1970-1985）[D]. 李佳颖. 西北大学, 2021
- [3]20世纪六七十年代上海城市大气污染问题研究[J]. 金大陆. 上海大学学报(社会科学版), 2020(05)
- [4]广西高污染产业环境负外部性及其影响因素研究[D]. 傅强生. 广西师范大学, 2020(07)
- [5]海沟河小流域耕地土壤重金属污染特征及健康风险评价[D]. 王鑫. 东北农业大学, 2020(05)
- [6]H环保科技股份有限公司环境成本核算研究[D]. 李泓仪. 西安石油大学, 2020(10)
- [7]环境监测实验室“三废”污染及处理方式探讨[J]. 檀华兵. 环境与发展, 2019(09)
- [8]化工三废处理及化工绿色环保发展方向探析[J]. 陈素娟,陶彬彬,李家琪,顾伟娣. 云南化工, 2019(01)
- [9]黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究[D]. 陈藜藜. 东北大学, 2018(12)
- [10]典型煤化工厂区土壤中重金属污染时空分布及其风险评价[D]. 张凯. 中国矿业大学(北京), 2018(05)